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Implementación de un sistema integrado de monitoreo fisiológico y de somnolencia en conductores, usando sensor cardíaco y detección facial para emitir alerta de peligro.

2026-04-21T15:50:56Z

Título : Implementación de un sistema integrado de monitoreo fisiológico y de somnolencia en conductores, usando sensor cardíaco y detección facial para emitir alerta de peligro. Autor : Colcha Criollo, Kelly Mishelle Resumen : En el presente trabajo se desarrolló la implementación de un sistema integrado de monitoreo fisiológico y de somnolencia en conductores, usando un sensor cardíaco y detección facial para emitir una alerta de peligro. El diseño del sistema se basa en el uso de dos sistemas el sensor ECG que calcula los cambios fisiológicos y el sistema de visión artificial que determinar los cambios faciales a través de una cámara en el tiempo que conduce una persona. Para la adquisición de la señal cardíaca se utilizó el sensor AD8232 conectado al módulo ESP32, mientras que el análisis facial fue desarrollado mediante procesamiento de imagen en tiempo real. La información es integrada en un sistema de fusión que permite determinar el estado del conductor: normal, somnolencia y microsueño. Los datos obtenidos fueron almacenados en una base de datos para posteriormente analizar cada resultado con una herramienta estadística, lo que llevó a cabo evaluar su comportamiento con relación a la frecuencia cardiaca y análisis facial, dando como resultado que la combinación de los dos sistemas mejora la detección del estado de somnolencia. En conclusión el desarrollo del sistema de detección de somnolencia, es una alternativa óptima y de bajo costo para el monitoreo en tiempo real, siendo un apoyo tecnológico y aplicable en el ámbito de seguridad vial. Descripción : In the present work, the implementation of an integrated physiological and drowsiness monitoring system in drivers was developed, using a heart sensor and facial detection to issue a danger alert. The design of the system is based on the use of two systems: the ECG sensor, which calculates physiological changes, and the artificial vision system, which determines facial changes through a camera in the time a person drive. The AD8232 sensor connected to the ESP32 module was used for the acquisition of the cardiac signal, while the facial analysis was developed using real-time image processing. The information is integrated into a fusion system that allows the driver's status to be determined: normal, drowsiness and microsleep. The data obtained were stored in a database to later analyze each result with a statistical tool, which carried out to evaluate their behavior in relation to heart rate and facial analysis, resulting in the combination of the two systems improving the detection of the state of drowsiness. In conclusion, the development of the drowsiness detection system is an optimal and low-cost alternative for real-time monitoring, being a technological support and applicable in the field of road safety.

Implementación de una plataforma de seguridad open source mediante Wazuh para el monitoreo y gestión de incidentes de seguridad de la información en la infraestructura de la Dirección de Tecnología de Información y Comunicación de la Universidad Nacional de Chimborazo.

2026-04-17T17:06:05Z

Título : Implementación de una plataforma de seguridad open source mediante Wazuh para el monitoreo y gestión de incidentes de seguridad de la información en la infraestructura de la Dirección de Tecnología de Información y Comunicación de la Universidad Nacional de Chimborazo. Autor : Guailla Shulca, Lourdes Gabriela Resumen : La creciente incidencia de ataques informáticos en instituciones de educación superior ha puesto en evidencia la necesidad de fortalecer los mecanismos de seguridad de la información. En este contexto, la presente investigación tuvo como objetivo implementar una plataforma de seguridad open source Wazuh para el monitoreo y la gestión de incidentes de seguridad de la información en la infraestructura tecnológica de la Dirección de Tecnologías de la Información y Comunicación (DTIC) de la Universidad Nacional de Chimborazo. El estudio se desarrolló bajo un enfoque cuantitativo, experimental y comparativo, mediante la ejecución de ataques informáticos controlados de fuerza bruta y denegación de servicio (DDoS) en un entorno seguro, con el fin de evaluar la capacidad de detección y el tiempo de respuesta de la plataforma implementada. Los datos obtenidos fueron procesados mediante técnicas de estadística descriptiva e inferencial, permitiendo analizar los tiempos de detección y comparar el desempeño del sistema frente a ambos tipos de ataque. Los resultados evidenciaron que la plataforma Wazuh presenta una alta efectividad en la detección de ataques, logrando identificar en un alto porcentaje los eventos ejecutados, además de proporcionar tiempos de detección adecuados para un entorno institucional. Asimismo, el análisis estadístico permitió determinar diferencias significativas en los tiempos de detección según el tipo de ataque, siendo los ataques de fuerza bruta detectados en menor tiempo que los ataques de denegación de servicio (DDoS). Descripción : The growing incidence of cyberattacks in higher education institutions has highlighted the need to strengthen information security mechanisms. In this context, this research aimed to implement the open-source security platform Wazuh to monitor and manage information security incidents across the Directorate of Information and Communication Technologies (DTIC) at the National University of Chimborazo. The study was conducted using a quantitative, experimental, and comparative approach by executing controlled brute force and denial-of-service (DDoS) attacks in a secure environment to evaluate the detection capability and response time of the implemented platform. The data obtained were processed using descriptive and inferential statistical techniques, enabling the analysis of detection times and the comparison of the system's performance against both types of attacks. The results showed that the Wazuh platform is highly effective in attack detection, successfully identifying a high percentage of the executed events, while also providing detection times suitable for an institutional environment. Likewise, the statistical analysis revealed significant differences in detection times depending on the type of attack, with brute force attacks being detected in less time than denial-of-service (DDoS) attacks.

Desarrollo de un sistema detector del estado de madurez de peras por visión artificial en tiempo real.

2026-04-02T21:51:41Z

Título : Desarrollo de un sistema detector del estado de madurez de peras por visión artificial en tiempo real. Autor : Parra Cruz, Kevin Raúl Resumen : En esta investigación se evalúa un sistema de visión artificial en tiempo real diseñado para clasificar el estado de la madurez de la pera. El estudio evalúa la calidad de las distintas redes neuronales profundas en un entorno automatizado de inspección industrial. Para ello, en el experimento se utilizó un prototipo de cinta para una velocidad constante de 0.05 m/s dónde al pasar las peras dentro de la misma se capturó la imagen tiempo real con una cámara ubicada encima de la cinta transportadora donde interactuaron de forma independiente los tres modelos de detección de objetos: YOLOV5, YOLOV11 y RTDETR. Bajo un enfoque experimental y cuantitativo, la metodología analizó una muestra de 108 observaciones distribuidas en tres categorías: verdes, amarilla y podrida. El tratamiento estadístico que se ha ejecutado mediante la prueba no paramétrica de Kruskal-Wallis determinó diferencias significativas entre las distintas arquitecturas realizadas (p <0.001). Los datos obtenidos posicionan al modelo RTDETR como la solución más precisa al registrar el índice de error más bajo de 0.242. No obstante, YOLOv5 reflejó el rendimiento más bajo dentro de los modelos evaluados, obteniendo un error máximo de 0.795, lo que plasma una notable diferencia frente a las demás arquitecturas. En cambio, RT-DETR obtuvo los mejores resultados en la identificación de los estados de madurez de la pera, debido a su estructura de algoritmo basada en Transformes la cual permite una mejor detección. Este descubrimiento sugiere que la integración de modelos basados en mecanismos de atención mejora sustancialmente la confiabilidad de la supervisión industrial frente a las arquitecturas convolucionales tradicionales en trabajos de visión artificial en tiempo real. Descripción : This research evaluates a real-time machine vision system designed to classify the ripeness of pears. The study assesses the performance of different deep neural networks in an automated industrial inspection environment. For this purpose, a prototype conveyor belt operating at a constant speed of 0.05 m/s was used. As the pears moved along the belt, a camera positioned above it captured images in real time. Three object detection models—YOLOv5, YOLOv11, and RT-DETR—were evaluated independently. Using an experimental and quantitative approach, the methodology analyzed a sample of 108 observations distributed across three categories: green, yellow, and rotten. Statistical analysis was performed using the non-parametric Kruskal–Wallis test, which determined significant differences among the evaluated architectures (p < 0.001). The results obtained position the RT-DETR model as the most accurate solution, registering the lowest error rate of 0.242. However, YOLOv5 exhibited the lowest performance among the evaluated models, with a maximum error rate of 0.795, showing a significant difference compared to the other architectures. In contrast, RT-DETR achieved the best results in identifying pear ripeness stages due to its transformer-based architecture, which allows improved detection performance. This finding suggests that the integration of attention-based models substantially improves the reliability of industrial monitoring systems compared to traditional convolutional architectures in real-time computer vision applications.

Diseño de una solución tecnológica basada en femtoceldas para mejorar la cobertura móvil de espacios interiores en la Universidad Nacional de Chimborazo campus Édison Riera.

2026-01-21T21:03:58Z

Título : Diseño de una solución tecnológica basada en femtoceldas para mejorar la cobertura móvil de espacios interiores en la Universidad Nacional de Chimborazo campus Édison Riera. Autor : Bolaños Gaspar, Conny Lisbeth Resumen : En esta investigación se diseña una solución tecnológica fundamentada en femtoceldas para optimizar la cobertura de telefonía móvil en los espacios cerrados del bloque B de la facultad de ingeniería en la Universidad Nacional de Chimborazo. La problemática que se aborda es la baja calidad de la señal que se tiene dentro del área de estudio debido a los materiales de construcción y la lejanía de las antenas principales. Para resolver esta problemática se analizó la cobertura mediante simulaciones primero obteniendo la señal móvil desde macrocelda y luego integrando femtoceldas para así poder contribuir a una conectividad más eficiente en este entorno. El estudio se orientó de manera cuantitativa con un enfoque descriptivo y un diseño experimental. En este contexto, se llevaron a cabo múltiples mediciones de la intensidad de la señal dentro del área de análisis mediante simulaciones realizadas en Matlab. Los datos recopilados fueron analizados con herramientas como Excel y SPSS con el objetivo de comparar la cobertura actual con la cobertura estimada a través de femtoceldas. Los resultados indicaron una mejora notable en la intensidad de la señal que pasó de un promedio de –94.35 dBm con la macrocelda a –68.26 dBm con las femtocelda. El análisis estadístico confirmó que las variaciones entre los dos escenarios son significativas, lo que sostiene que las femtoceldas ayudan a mejorar la cobertura en interiores. Los resultados respaldan la idea de que la incorporación de femtoceldas es una solución para mejorar la cobertura móvil en espacios cerrados elevando la calidad del servicio sin grandes inversiones en infraestructura. Dicha tecnología también puede ser implementada en otros entornos educativos o institucionales que enfrenten situaciones similares. Descripción : This research designs a technological solution based on femtocells to improve mobile phone coverage in the enclosed spaces of Block B at Faculty of Engineering at National University of Chimborazo. The problem addressed is the low signal quality within the study area due to the construction materials and the distance from the main antennas. To solve this problem, coverage was analyzed through simulations, first obtaining the mobile signal from a macrocell and then integrating femtocells to contribute to more efficient connectivity in this environment. The study was quantitatively oriented with a descriptive approach and experimental design. In this context, multiple measurements of signal intensity were conducted within the analysis area using simulations performed in Matlab. The collected data were analyzed with tools such as Excel and SPSS to compare the current coverage with the coverage estimated using femtocells. The results showed a notable improvement in signal strength, which decreased from an average of -94.35 dBm with the macrocell to -68.26 dBm with the femtocell. Statistical analysis confirmed that the variations between the two scenarios are significant, supporting the idea that femtocells help improve indoor coverage. The findings lend credence to the notion that femtocell integration can enhance mobile coverage in confined areas and improve service quality without requiring large infrastructure investments. This technology can also be implemented in other educational or institutional environments facing similar situations.